“Мозъкът” на всички съвременни AI приложения са чиповете на Nvidia и това я направи една от най-скъпите ИТ фирми в света (снимка: CC0 Public Domain)
Производителят на компютърни чипове Nvidia неотдавна достигна пазарна капитализация в размер на над един трилион долара. С това фирмата се присъедини към „клуба“ на топ технологичните гиганти Apple, Amazon, Alphabet и Microsoft, всички на стойност над 1 трилион долара. Как Nvidia стигна дотам?
Най-скорошните тримесечни финансови резултати на фирмата предизвикаха фурор. Компанията заяви, че увеличава производството на чипове, за да отговори на „нарастващото търсене“. Това очевидно е хем възможност, хем и предизвикателство, защото Nvidia е ключовото име на пазара за чипове, използвани в системите с изкуствен интелект (AI).
Интересът към този сектор достигна неистови нива, след като само в рамките на няколко месеца се появиха набор от генеративни алгоритми с изкуствен интелект, които могат да създават творби почти като човек. Началото постави ChatGPT – генератор на текст, който може да пише статии, романи и всичко, що е текст. Последваха генератори на графика и звук, не по-малко изкусни. Това разтърси света, простирайки се далеч отвъд технологичната индустрия.
Но всичко това не би било възможно без мощен компютърен хардуер – по-специално компютърни чипове от Nvidia.
В основата на AI
Първоначално известна с производството на типа компютърни чипове, които обработват графики, особено за компютърни игри, Nvidia е позната като хардуерен производител. Днес тя е в основата на повечето AI приложения. „Компанията е водещият технологичен играч, който прави възможно това ново нещо, наречено изкуствен интелект“, казва Алън Пристли, анализатор на полупроводниковата индустрия в Gartner. „Това, което е Nvidia за AI, е почти същото, каквото беше Intel за компютрите“, добавя Дан Хътчесън, анализатор в TechInsights.
Всъщност ChatGPT е обучен с помощта на 10 000 графични процесора на Nvidia (GPU), групирани заедно в суперкомпютър, принадлежащ на Microsoft. „Това е един от многото суперкомпютри – някои известни публично, други не – които са изградени с графични процесори на Nvidia за различни научни цели“, казва Иън Бък, генерален мениджър и вицепрезидент на дивизията по ускорени изчисления в Nvidia.
Оказва се, че Nvidia държи около 95% от пазара на графични процесори за машинно обучение, според скорошен доклад от CB Insights. Нейните AI чипове струват приблизително по $10 000 всеки, въпреки че най-новата и най-мощна версия се продава за много повече.
И така, как Nvidia стана такъв централен играч в революцията на AI?
Неочаквано добра комбинация
Накратко, формулата е смел залог върху собствената си технология плюс хубав момент.
Дженсън Хуанг, понастоящем главен изпълнителен директор на Nvidia, беше един от нейните основатели през 1993 г. Тогава Nvidia се фокусира върху подобряването на графиките за игри и други приложения. През 1999 г. тя разработи графични процесори за подобряване на картината на игрите за персонални компютри.
Графичните процесори са отлични при обработката на множество малки задачи едновременно (например обработка на милиони пиксели на екрана) – процедура, известна като паралелна обработка.
През 2006 г. изследователи от Станфордския университет откриха, че графичните процесори имат и друго приложение – те могат да ускорят математическите операции по начин, по който обикновените чипове за обработка не могат. Точно в този момент Хуанг взе решение от ключово значение за развитието на изкуствения интелект, какъвто го познаваме днес. Той инвестира ресурсите на Nvidia в създаването на инструмент, който да направи графичните процесори програмируеми. По този начин отвори техните възможности за паралелна обработка за приложения извън графиката.
Този инструмент беше добавен към компютърните чипове на Nvidia. За играчите на компютърни игри това беше възможност, от която изобщо не се нуждаеха и вероятно дори не бяха наясно, че я има. Но за изследователите това беше голяма новина. Това бе нов начин за извършване на високопроизводителни изчисления върху „потребителски“ хардуер.
Именно тази способност на технологиите на Nvidia помогна за началото на ранните успехи на модерния AI.
По-бързо, по-високо
През 2012 г. беше представен Alexnet – AI, който може да класифицира изображения. Alexnet беше обучен с помощта на два от програмируемите графични процесори на Nvidia.
Процесът на обучение отне само няколко дни, а не месеците, които можеше да отнеме при използването на много по-голям брой обикновени чипове за обработка.
Откритието – че графичните процесори могат значително да ускорят обработката в невронни мрежи – започна да се разпространява сред компютърните учени. Те започнаха да ги купуват, за да изпълняват този нов тип задачи. „Изкуственият интелект ни намери“, казва Бък за онези времена.
В резултат, Nvidia използва своето предимство, като инвестира в разработването на нови видове GPU, по-подходящи за приложения за изкуствен разум, както и в повече софтуер, който да улесни използването на технологията.
В ерата на GPT
Десетилетие по-късно и след наливането на милиарди долари се появи ChatGPT – алгоритъм с изкуствен интелект, който може да даде човешки отговори на всякакви въпроси и да пише всякакви творби. Новостартиращата фирма за AI на име Metaphysic пък започна да генерира фотореалистични видеоклипове на знаменитости, използвайки AI техники. Нейните майсторски фалшификати с образа на Том Круз предизвикаха фурор през 2021 г.
За да обучи и след това да управлява алгоритмите си, фирмата използва стотици графични процесори на Nvidia. Някои са закупени от Nvidia, а други достъпни чрез услуга за облачни изчисления. „Няма алтернативи на Nvidia за това, което правим ние“, казва Том Греъм, съосновател и главен изпълнителен директор на Metaphysic. „Толкова е по-напред от всичко останало на пазара“.
Конкуренцията не спи
И все пак, макар че засега доминацията на Nvidia изглежда сигурна, трудно е да се предвиди какво ще последва в по-дългосрочен план. „Nvidia е човекът с мишената на гърба, който се движи напред, а през това време всички се опитват да го уцелят“, отбелязва Кевин Крюел, друг индустриален анализатор в Tirias Research.
Почти всички големи полупроводникови компании искат да се конкурират с компанията. AMD и Intel са начело – фирми, по-известни с производството на централни процесори (CPU), които също така правят и специални графични процесори за AI приложения (Intel едва наскоро се присъедини към битката). Google има свои тензорни процесори (TPU), използвани не само за резултатите от търсачката, но и за определени задачи за машинно обучение.
Amazon има специално създаден чип за обучение на AI модели. Има също информации, че Microsoft разработва AI чип, а и Meta работи по свой собствен проект за AI чип.
В допълнение, в последно време се появяват и новостартиращи компании за компютърни чипове, които искат да играят на арената на Nvidia, включително Cerebras, SambaNova Systems и Habana. Те възнамеряват да правят по-добри алтернативи на GPU за AI, като започнат от „бялата дъска“.
Базираната в Обединеното кралство Graphcore произвежда AI чипове с общо предназначение, които нарича интелигентни процесори (IPU). За тях фирмата твърди, че имат по-голяма изчислителна мощност и са по-евтини от GPU. Основана през 2016 г., Graphcore неотдавна получи солидно държавно финансиране.
„Graphcore изгради процесор, който да прави AI – такъв, какъвто съществува днес и какъвто ще се развива с времето“, казва Найджъл Туун, съосновател и главен изпълнителен директор на компанията. Той признава, че да се изправиш срещу гигант като Nvidia е предизвикателство. Макар че Graphcore предлага и софтуер, чрез който да направи технологията си достъпна, за потребителите е трудно да направят преход, когато светът е изградил своите AI продукти така, за да работят на Nvidia GPU.
Все пак Туун се надява, че с течение на времето, когато AI вече няма да се върти около „авангардни експерименти“ и ще работи под формата на комерсиални внедрявания, рентабилните изчисления ще започнат да стават по-важни.
Обратно в Nvidia, Иън Бък не е особено разтревожен на тема конкуренцията. „Сега всеки има нужда от AI“, казва той. „Всеки си решава накъде ще се насочи“.